Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Apache Kylin
- Perspectivă generală asupra OLAP și importanța sa în analiza datelor mari
- Evoluția lui Apache Kylin și arhitectura sa
- Caracteristicile principale și capacitățile ale lui Kylin 50
Configurarea lui Apache Kylin
- Precondiții de instalare și configurarea mediului
- Configurarea lui Kylin cu Hadoop, Spark, și Kafka
- Comprezând interfața web a lui Kylin și instrumentele liniei de comandă
Modelizarea Datelor în Kylin
- Dizajnarea schemelor star și snowflake pentru cuburile OLAP
- Definirea dimensiunilor și măsurilor
- Creația și gestionarea modelelor de date în interfața web a lui Kylin
Construirea și Gestionarea Cuburilor
- Procesul de construcție a cubului și gestionarea sarcinii
- Construcția incrementală și strategiile de auto-combinare
- Supravegherea sănătății și performanței cuburilor
Transmitere în timp real cu Kylin
- Integrarea lui Kafka ca sursă de date de transmitere continuă
- Configurarea cuburilor în timp real și modelelor de fusie
- Atingerea analizei cu întârziere scăzută folosind datele de transmitere continuă
Interogare și Analiză
- Executarea interogărilor SQL folosind interfața de interogare a lui Kylin
- Conectarea instrumentelor BI (de exemplu, Tableau, Power BI) la Kylin
- Realizarea analizei multidimensionale și a explorărilor detaliate
Optimizare Performanță
- Bunele practici pentru dizajnul și agregarea cuburilor
- Gestionarea resurselor și ajustările pentru scalabilitate
- Detectarea și rezolvarea problemelor comune de performanță
Subiecte Avansate
- Siguranța și controlul accesului în Kylin
- Extinderea lui Kylin cu plugin-uri personalizate și integrații
- Explorarea API-urilor REST ale lui Kylin pentru automatizare
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a ecosistemelor Hadoop și ale big data
- Familiaritate cu conceptele SQL și de depozitare a datelor
- Cunoștințe de bază despre platforme pentru date în flux, cum ar fi Kafka
Publicul vizat
- Inginerii big data care caută să implementeze soluții de analiză în timp real
- Analizații datelor care doresc să folosească capacitatea OLAP pe seturi mari de date
- Arhitecții de depozitare a datelor interesatî de modernizarea infrastructurii lor
14 ore
Mărturii (5)
Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.
Ian - Archeoworks Inc.
Curs - ArcGIS Fundamentals
All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curs - QGIS for Geographic Information System
Mi-a plăcut stilul lui Pablo, faptul că a abordat o mulțime de subiecte, de la proiectarea rapoartelor, personalizarea cu html până la implementarea unor algoritmi ML simpli. Good bilanț informații teoretice / exerciții. Pablo a acoperit cu adevărat toate subiectele care m-au interesat și a dat răspunsuri complete la întrebările mele.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Curs - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Tradus de catre o masina
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Curs - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Actual application of spotfire and all basic functions.
